Методы научного прогнозирования. (Лекция 2) презентация

корреляции в прогнозировании;
б) использование регрессии в прогнозировании.
3. Экспертные методы прогнозирования.
а) область применения;
б) метод экспертных оценок «Дельфи».

направленный на разработку прогноза.

Это определение является общим и достаточно широким, т.е. данный термин от простейших экстраполяционных расчетов до сложных процедур экспертных оценок.

Различают простые и сложные методы прогнозирования. Под простым понимается метод неразложимый на еще более простые методы прогнозирования. Соответственно сложный или комплексный – это метод состоящий из взаимосвязанной совокупности нескольких простых.

одним и тем же при образовании любого видового понятия

объемы видовых понятий должны исключать друг друга

объемы видовых понятий должны исчерпывать объем рядового понятия.

целого ряда признаков, каждый из которых существенен, всем вместе присущи предмету, и только их совокупность дает исчерпывающее представление о каждом классе.

модели;
4 – математические аналогии;
5 – исторические аналогии;
6 – исследования динамики НТИ;
7 – исследования уровня техники;
8 – опрос;
9 – анализ;
10 – метод Дельфи;
11 – эвристический;
12 – опрос;
13 – генерация идей;
14 – игровые модели.

Пояснения к схеме

и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов при отсутствии воздействий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллектива. Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа.

Экспертные методы

по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характеристик с целью получения прогнозных моделей.

2. Статистические методы, используемые в прогнозировании

методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих – регулярной и случайной.

экономического явления в определенном периоде и перенесения выявленной закономерности на будущее. Достоинство метода состоит в его универсальности, а недостаток – в необходимости проведения большего числа наблюдений, что ведет к снижению достоверности прогноза.

кривой предполагаемого тренда процесса. Наиболее распространен способ осреднения уровня от некоторой совокупности окружающих точек, причем эта операция перемещается вдоль ряда точек, в связи с чем называется скользящей средней.

при описании тренда, позволяет получить несмещенные и состоятельные оценки всех параметров.

меняется в зависимости от изменения другой.

из двумерной генеральной совокупности с нормальным законом распределения.

Применение корреляционного анализа предполагает выполнение следующих предпосылок:

не должно зависеть от значения предыдущего и последующих наблюдений.
Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных равна 0.
Дисперсия ошибки связанная с одним значением Y равно дисперсии ошибки связанной с другим значением Y.
Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных равна 0.
Непосредственная применимость данного метода ограничивается случаями когда уравнение кривой является линейным относительно своих параметров B0,B1,. . .Bk.
Наблюдение независимых переменных производится без погрешности, т.е. перед началом корреляционного анализа необходимо проверить выполнение всех предпосылок..

взаимосвязей между элементами, называются парная корреляция и парная регрессия.

По степени комплексности

связи к линейной.

Оценка достоверности.

Оценка точности прогноза и проверка по факту.

Прогнозные исследования направлены на решение следующих задач:

анализа является выявление внутренних взаимосвязей между переменными, построение многомерных функций связи переменных, выделение минимального числа характеристик описывающих объект с достаточной степенью точности.

Многомерные методы статистического анализа

. .Yn
относительно которых имеется предположение о наличии взаимной связи линейного характера со случайным отклонением.
В данном случае коэффициент корреляции будет равен:

вида

r=1 , то y растет линейно с ростом x.
Если r= -1 то y убывает линейно с ростом x.
0<<1 - норма, характеризует промежуточные виды связей между y и x.

коэффициент линейной регрессии.
Он определяет угол наклона линии регрессии к оси x.

достоверной статистической характеристики объекта;
в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта;
при средне- и долгосрочном прогнозировании объектов новых отраслей подверженных сильному влиянию новых открытий в функциональных науках;
в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях;
экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта.

3. Экспертные методы прогнозирования

Существует две категории экспертов:

предмете лишь улучшает оценку эксперта;

эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний;

эксперт должен обладать опытом успешных прогнозов в данной области знаний.

Требования, которым должен удовлетворять эксперт:

могут иметь место ошибки двух видов:

доверительный интервал;
r - доля элементов выборки с наличием заданного признака;
g – доля элементов с отсутствием заданного признака.

альтернативных путей достижения цели, оценки затрат на каждую альтернативу и рекомендации по наиболее эффективным способам решения проблем.
парные сравнения, нормирование и ранжирование требуют однородности оцениваемых признаков, наличия однозначно определенных процедур оперирования с критериями, эталонами и признаками.
морфологическая структуризация требует четкого определения функциональных характеристик объекта или проблемы, которую необходимо улучшить на основе возможного улучшения характеристики.

Определение специфики процедур для класса персональных экспертных оценок осуществляется на основе анализа требований к экспертам и вытекает из следующих методов:

информации, отражающего индивидуальные оценки экспертов, основанные как на строгом логическом анализе, так и на интуитивном опыте. Данный метод предполагает использование серии анкет, в каждой из которых содержится информация и мнение, полученное из предыдущей анкеты. Метод относится к классу методов групповых экспертных оценок и разработан в США впервые в 1964 г. сотрудниками научно-исследовательской корпорации РЭНД О. Хелмером и Т. Гордоном.

Сущность метода «Дельфи»

характеристику ответам экспертов.
опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все больше уточняются.
все опрашиваемые эксперты знакомятся после каждого тура с результатами опроса;
эксперты обосновывают оценки и мнения, отклоняющиеся от мнения большинства;
статистическая обработка ответов производится последовательно от тура к туру с целью получения обобщающих характеристик.

Сбор и обработка информации проводится исходя из следующих принципов:

использовании метода «Дельфи» следует учитывать следующее:

группы экспертов должны быть стабильными;
время между турами не более одного месяца;
вопросы анкеты должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы;

Недостатки данного метода:

анкеты должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы;
число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить возможность всем участникам ознакомиться с причиной оценки;

При использовании метода «Дельфи» следует учитывать следующее:

проблемам;
необходимо использовать формулу согласованности оценок;
следует установить влияние различных видов передачи информации экспертам по каналам обратной связи.
необходимо установить влияние общественного мнения на экспертные оценки и на сходимость этих оценок.

При использовании метода «Дельфи» следует учитывать следующее: